文章标题：基于神经网络的舰船动力电路故障诊断方法

文章作者：霍艳飞, 张福燕
关 键 字：神经网络;舰船动力电路;故障诊断;自编码器;K-means算法;概率神经网络
文章摘要：为有效滤除舰船动力电路信号内的噪声和干扰，提取出有用的故障特征，并在复杂多变的运行环境中，准确诊断各种未知故障类型，研究基于神经网络的舰船动力电路故障诊断方法。利用栈式稀疏自编码器在舰船动力电路信号内，提取有用的电路故障特征，利用其稀疏性滤除电路信号内的噪声和干扰，减少故障特征之间的冗余；通过K-means算法，优化概率神经网络结构；在优化后的概率神经网络内，输入有用的故障特征，输出舰船动力电路故障诊断结果，依据其强大的在线学习能力，提升其对未知故障诊断的适应性。实验证明该方法可有效提取舰船动力电路故障特征；在不同噪声强度的运行环境下，该方法均可精准诊断电路故障。